{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "view-in-github",
        "colab_type": "text"
      },
      "source": [
        "<a href=\"https://colab.research.google.com/github/mrSaggio/mrSaggio/blob/main/Detectron_2.ipynb\" target=\"_parent\"><img src=\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\" alt=\"Open In Colab\"/></a>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Wf5KrEb6vrkR"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "  <h1>Добро пожаловать в Colab!</h1>\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "<!-- TODO(b/319266067) remove temporary advert after a few weeks. -->\n",
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "  <h2>&#40;Новое&#41; Попробуйте Gemini API</h2>\n",
        "  <ul>\n",
        "  <li><a href=\"https://makersuite.google.com/app/apikey\">Generate a Gemini API key</a></li>\n",
        "  <li><a href=\"https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/main/notebooks/Talk_to_Gemini_with_Google%27s_Speech_to_Text_API.ipynb?utm_medium=link&utm_campaign=gemini\">Talk to Gemini with the Speech-to-Text API</a></li>\n",
        "  <li><a href=\"https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/tutorials/python_quickstart.ipynb?utm_medium=link&utm_campaign=gemini\">Gemini API: Quickstart with Python</a></li>\n",
        "  <li><a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/snippets/gemini.ipynb?utm_medium=link&utm_campaign=gemini\">Gemini API code sample</a></li>\n",
        "  <li><a href=\"https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/main/notebooks/Learning_with_Gemini_and_ChatGPT.ipynb?utm_medium=link&utm_campaign=gemini\">Compare Gemini with ChatGPT</a></li>  \n",
        "  <li><a href=\"https://colab.google/notebooks/?utm_medium=link&utm_campaign=gemini\">More notebooks</a></li>\n",
        "  </ul>\n",
        "</div>\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Nma_JWh-W-IF"
      },
      "source": [
        "Уже знакомы с Colab? В этом видео рассказывается о функциях, которые вы могли пропустить: интерактивных таблицах, истории выполненного кода и палитре команд.\n",
        "\n",
        "<center>\n",
        "  <a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=rNgswRZ2C1Y\" target=\"_blank\">\n",
        "  <img alt='Значок видео с изображением трех полезных функций Google Colab' src=\"\" height=\"188\" width=\"336\">\n",
        "  </a>\n",
        "</center>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "zwFnJsE6vjf8"
      },
      "outputs": [],
      "source": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "5fCEDCU_qrC0"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "  <h2>Что такое Colab?</h2>\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "Colaboratory, или просто Colab, позволяет писать и выполнять код Python в браузере. При этом:\n",
        "- не требуется никакой настройки;\n",
        "- бесплатный доступ к графическим процессорам;\n",
        "- предоставлять доступ к документам другим людям очень просто.\n",
        "\n",
        "Это отличное решение для <strong>студентов</strong>, <strong>специалистов по обработке данных</strong> и <strong>исследователей в области искусственного интеллекта</strong>. Чтобы узнать больше, посмотрите <a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=inN8seMm7UI\">ознакомительное видео</a> или начните работу с инструментом ниже."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "GJBs_flRovLc"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "## <strong>Начало работы</strong>\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "Документ, который вы читаете, размещен не на статической веб-странице, а в интерактивной среде под названием <strong>блокнот Colab</strong>, позволяющей писать и выполнять код.\n",
        "\n",
        "Например, вот <strong>ячейка</strong> с коротким скриптом Python, который позволяет рассчитать значение, выразить его в виде переменной и распечатать результат:"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 34
        },
        "id": "gJr_9dXGpJ05",
        "outputId": "9f556d03-ec67-4950-a485-cfdba9ddd14d"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "86400"
            ]
          },
          "execution_count": 0,
          "metadata": {
            "tags": []
          },
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60\n",
        "seconds_in_a_day"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "2fhs6GZ4qFMx"
      },
      "source": [
        "Чтобы выполнить код в ячейке выше, выберите ее, а затем нажмите кнопку воспроизведения слева от кода или используйте сочетание клавиш Cmd/Ctrl + Ввод. Чтобы изменить код, достаточно нажать на ячейку.\n",
        "\n",
        "Переменные, заданные в одной ячейке, можно будет использовать в других ячейках:"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 34
        },
        "id": "-gE-Ez1qtyIA",
        "outputId": "94cb2224-0edf-457b-90b5-0ac3488d8a97"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "604800"
            ]
          },
          "execution_count": 0,
          "metadata": {
            "tags": []
          },
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day\n",
        "seconds_in_a_week"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "lSrWNr3MuFUS"
      },
      "source": [
        "Благодаря блокнотам Colab вы можете использовать в одном документе <strong>исполняемый код</strong>, <strong>форматированный текст</strong>, <strong>изображения</strong>, <strong>разметку HTML</strong>, <strong>набор LaTeX</strong> и не только. Блокноты Colab будут храниться на вашем Google Диске. Вы сможете открыть к ним доступ коллегам или друзьям, разрешив им просматривать или даже редактировать документ, а также оставлять комментарии. Подробная информация доступна на <a href=\"/notebooks/basic_features_overview.ipynb\">этой странице</a>. Чтобы создать блокнот Colab, можно воспользоваться меню \"Файл\" выше или <a href=\"http://colab.research.google.com#create=true\">перейти по этой ссылке</a>.\n",
        "\n",
        "Блокноты Colab – это блокноты Jupyter, которые размещены в сервисе Colab. Подробная информация о проекте Jupyter доступна на сайте <a href=\"https://www.jupyter.org\">jupyter.org</a>."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "UdRyKR44dcNI"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "## Анализ и обработка данных\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "Colab позволяет использовать для анализа и визуализации данных все возможности популярных библиотек Python. Например, в ячейке ниже используется библиотека <strong>numpy</strong> для генерации случайных данных, а также библиотека <strong>matplotlib</strong> для их визуализации. Чтобы изменить код, достаточно нажать на ячейку."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 333
        },
        "id": "C4HZx7Gndbrh",
        "outputId": "b113e0f6-8852-4d53-e054-84689232a454"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/markdown": [
              "![Sample Visualization]()"
            ],
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.Markdown object>"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          },
          "output_type": "display_data"
        }
      ],
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import IPython.display as display\n",
        "from matplotlib import pyplot as plt\n",
        "import io\n",
        "import base64\n",
        "\n",
        "ys = 200 + np.random.randn(100)\n",
        "x = [x for x in range(len(ys))]\n",
        "\n",
        "fig = plt.figure(figsize=(4, 3), facecolor='w')\n",
        "plt.plot(x, ys, '-')\n",
        "plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)\n",
        "plt.title(\"Sample Visualization\", fontsize=10)\n",
        "\n",
        "data = io.BytesIO()\n",
        "plt.savefig(data)\n",
        "image = F\"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}\"\n",
        "alt = \"Sample Visualization\"\n",
        "display.display(display.Markdown(F\"\"\"![{alt}]({image})\"\"\"))\n",
        "plt.close(fig)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "4_kCnsPUqS6o"
      },
      "source": [
        "Вы можете импортировать в блокноты Colab данные из своего аккаунта Google Диска, в том числе из таблиц, а также из GitHub и многих других источников. Чтобы узнать больше об импорте данных и о том, как можно использовать Colab для их анализа и обработки, изучите ссылки в разделе <a href=\"#working-with-data\">Работа с данными</a>."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "OwuxHmxllTwN"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "## Машинное обучение\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "В Colab вы можете импортировать набор данных изображения, сориентировать на него классификатор изображений и оценить модель с помощью <a href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/quickstart/beginner.ipynb\">нескольких строк кода</a>. Код в блокнотах Colab исполняется на облачных серверах Google. Это означает, что вы можете использовать аппаратное обеспечение Google, <a href=\"#using-accelerated-hardware\">в том числе графические процессоры и TPU</a>, независимо от мощности вашей машины. Вам нужен только браузер."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "ufxBm1yRnruN"
      },
      "source": [
        "Colab активно используется в области машинного обучения, в том числе для:\n",
        "- знакомства с TensorFlow;\n",
        "- разработки и обучения нейронных сетей;\n",
        "- экспериментов с TPU;\n",
        "- распространения исследований в области ИИ;\n",
        "- создания руководств.\n",
        "\n",
        "Примеры использования блокнотов Colab в сфере машинного обучения приведены в разделе <a href=\"#machine-learning-examples\">Примеры использования в машинном обучении</a> ниже."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "-Rh3-Vt9Nev9"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "## Ресурсы по теме\n",
        "\n",
        "### Работа с блокнотами в Colab\n",
        "\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "- [Общие сведения о Colaboratory](/notebooks/basic_features_overview.ipynb)\n",
        "- [Руководство для Markdown](/notebooks/markdown_guide.ipynb)\n",
        "- [Импорт библиотек и установка зависимостей](/notebooks/snippets/importing_libraries.ipynb)\n",
        "- [Сохранение и загрузка блокнотов в GitHub](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/main/notebooks/colab-github-demo.ipynb)\n",
        "- [Интерактивные формы](/notebooks/forms.ipynb)\n",
        "- [Интерактивные виджеты](/notebooks/widgets.ipynb)\n",
        "\n",
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "<a name=\"working-with-data\"></a>\n",
        "### Работа с данными\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "- [Загрузка данных: Диск, Таблицы и Google Cloud Storage](/notebooks/io.ipynb)\n",
        "- [Диаграмма: визуализация данных](/notebooks/charts.ipynb)\n",
        "- [Начало работы с BigQuery](/notebooks/bigquery.ipynb)\n",
        "\n",
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "### Экспресс-курс по машинному обучению\n",
        "\n",
        "<div>\n",
        "\n",
        "Вот несколько блокнотов из онлайн-курса по машинному обучению от Google. Ещё больше информации доступно на <a href=\"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/\">сайте курса</a>.\n",
        "- [Знакомство с Pandas DataFrame](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/pandas_dataframe_ultraquick_tutorial.ipynb)\n",
        "- [Линейная регрессия в tf.keras с использованием синтетических данных](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/linear_regression_with_synthetic_data.ipynb)\n",
        "\n",
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "<a name=\"using-accelerated-hardware\"></a>\n",
        "### Использование ускорителей\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "- [TensorFlow с графическими процессорами](/notebooks/gpu.ipynb)\n",
        "- [TensorFlow с TPU](/notebooks/tpu.ipynb)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "P-H6Lw1vyNNd"
      },
      "source": [
        "<div class=\"markdown-google-sans\">\n",
        "\n",
        "<a name=\"machine-learning-examples\"></a>\n",
        "\n",
        "### Примеры\n",
        "\n",
        "</div>\n",
        "\n",
        "- <a href=\"https://colab.research.google.com/github/NVIDIA/NeMo/blob/stable/tutorials/VoiceSwapSample.ipynb\">NeMo Voice Swap</a>. Инструменты разговорного AI Nvidia NeMo позволяют использовать в аудиозаписи сгенерированный компьютером голос вместо человеческого.\n",
        "\n",
        "- <a href=\"https://tensorflow.org/hub/tutorials/tf2_image_retraining\">Обучение классификатора изображений</a>. Используя предварительно обученный классификатор изображений, создайте модель Keras для распознавания цветов.\n",
        "- <a href=\"https://tensorflow.org/hub/tutorials/tf2_text_classification\">Классификация текста</a>. Разделите отзывы на сайте IMDb на <em>положительные</em> и <em>отрицательные</em>.\n",
        "- <a href=\"https://tensorflow.org/hub/tutorials/tf2_arbitrary_image_stylization\">Перенос стиля</a>. Используйте модель глубокого обучения, чтобы переносить стиль с одного изображения на другое.\n",
        "- <a href=\"https://tensorflow.org/hub/tutorials/retrieval_with_tf_hub_universal_encoder_qa\">Вопросно-ответный универсальный многоязычный кодировщик</a>. Используйте модель машинного обучения, чтобы отвечать на вопросы из набора данных SQuAD.\n",
        "- <a href=\"https://tensorflow.org/hub/tutorials/tweening_conv3d\">Интерполяция видео.</a> Спрогнозируйте, что произошло между первым и последним кадрами видео.\n"
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "colab": {
      "toc_visible": true,
      "provenance": [],
      "include_colab_link": true
    },
    "kernelspec": {
      "display_name": "Python 3",
      "name": "python3"
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0
}